Qwen3 Embedding 8B
Rede Neural
Qwen3 Embedding 8B — modelo Qwen para representações vetoriais de texto: API de embedding Qwen3 para busca semântica e RAG.
Especificações
- Entrada
- texto
- Saída
- vetores (embeddings)
- Tamanho do contexto
- 40 960 tokens
- Dimensões do vetor
- 4 096
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Como funciona Qwen3 Embedding 8B?
Qwen3 Embedding 8B é um modelo da família Qwen, criado para construir representações vetoriais de texto e tarefas de ranqueamento; ele herda o multilinguismo e o suporte a textos longos da linha Qwen3. Conecta-se via API BotHub compatível com OpenAI: acesso sem VPN, pagamento em rublos por uso de tokens, e a troca de modelo por qualquer um dos mais de 250 disponíveis não exige reescrever a integração. Vetores são armazenados em Qdrant ou pgvector. É usado para busca semântica em bases de conhecimento, RAG sobre documentação, agrupamento e desduplicação de solicitações, reranking de resultados e recomendação de produtos ou vagas similares.Perguntas frequentes sobre Qwen3 Embedding 8B
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
O modelo converte texto em vetores numéricos e é adequado para busca semântica, RAG, ranqueamento, desduplicação e agrupamento de documentos. A janela de contexto é de 32.000 tokens, permitindo vetorizar artigos inteiros, tickets ou grandes fragmentos de bases de conhecimento sem dividi-los em partes pequenas.
Na saída, você não recebe texto ou imagem, mas um embedding — um array de números de ponto flutuante. Os vetores são comparados por similaridade de cosseno e armazenados em um banco de dados vetorial, como Qdrant ou pgvector. A dimensão exata é mais fácil de verificar diretamente na resposta da API.
Raciocínio antes da resposta não está indicado em nossos dados, e para um modelo de embedding, essa não é a tarefa principal: ele não conduz diálogos nem constrói cadeias de raciocínio, mas codifica o significado do texto em um vetor. A lógica de busca e ranqueamento é implementada do seu lado.
Em nossos dados, chamada de funções e saída estruturada em JSON não estão indicadas: o modelo fornece uma representação vetorial do texto, não instruções para ferramentas. Se precisar de function calling e esquemas rígidos, conecte um modelo generativo via API BotHub compatível com OpenAI e deixe os embeddings para a busca.
O recebimento de qualquer coisa além de texto não está indicado em nossos dados, portanto, conte com entrada de texto. Para cenários multimodais, mantenha um modelo adequado por perto: no BotHub, a alternância ocorre em uma única janela e via uma única API, sem necessidade de reescrever a integração.
Não temos dados sobre idiomas, portanto, não prometeremos uma qualidade específica em russo. Verifique em seu próprio corpus: colete algumas dezenas de pares consulta-documento e compare a proximidade dos vetores. Você pode executar esse teste sem VPN e com pagamento em rublos.